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本数据集旨在通过临床症状对动物健康状况进行风险评估。它涵盖了从鸟类到哺乳动物在内的多类物种，每条记录包含五种观察到的症状描述，核心目标为构建一个能根据症状特征预测动物健康状况是否处于危险状态的二元分类模型。数据集中的文本型症状描述存在自然语言的不规范性，同时样本可能存在类别不平衡问题，这为机器学习实践者提供了处理现实数据、构建鲁棒分类器的典型学习场景，适用于动物福利与健康监测领域的研究与应用探索。
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